В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

Простой тренд после стратегии

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-01-05 13:09:37
Тэги:

В этой статье будет подробно проанализирована стратегия следования тренду, основанная на простых скользящих средних.

Обзор стратегии

Стратегия использует 21-дневные, 50-дневные, 100-дневные и 200-дневные простые скользящие средние одновременно. Она генерирует сигналы покупки и продажи, когда цена пробивается через эти скользящие средние. Кроме того, стратегия также использует Дончианский канал для дополнения торговых сигналов, когда цена пробивается через 20-дневную или 55-дневную самую высокую / самую низкую цену. Эта стратегия подходит для рынков с очевидными тенденциями, блокируя прибыль от тренда через несколько временных рамок.

Принцип стратегии

Основной принцип заключается в использовании нескольких скользящих средних временных рамок для определения направления тренда. В частности, стратегия использует 4 простых скользящих средних с различными временными интервалами: 21-дневный, 50-дневный, 100-дневный и 200-дневный.

Когда краткосрочная скользящая средняя пересекает долгосрочную, генерируется сигнал покупки. Это указывает на то, что рыночная тенденция может быть перевернута и вступила в восходящий тренд. Когда краткосрочная скользящая средняя пересекает длинную, генерируется сигнал продажи. Это означает, что рыночная тенденция может начать переходить в обратный и вступать в нисходящий тренд.

Кроме того, стратегия также использует канал Дончиана для дополнения торговых сигналов. то есть, когда цена пробивается через 20-дневную или 55-дневную максимум / минимум, сигналы покупки / продажи также будут задействованы для блокировки трендовых прибылей.

Подводя итог, стратегия сочетает в себе теорию скользящей средней и Дончианский канал через несколько временных рамок для определения направления тренда, относящегося к типичной стратегии тренда.

Преимущества

Дизайн с несколькими временными рамками может эффективно отражать среднесрочные и долгосрочные тенденции
Использование как скользящих средних, так и Дончианского канала делает сигналы более надежными
Простая в применении, подходящая для начинающих практиковать количественную торговлю

Риски

Риск ложного прорыва: цены могут сильно колебаться в течение определенного периода времени, в результате чего появляются неверные сигналы от скользящих средних или Дончианского канала.
Легко остановить убытки на рынках с диапазоном.
Ограниченное пространство для оптимизации параметров. Трудно эффективно настроить параметры скользящих средних и Дончианского канала

Решения рисков:

Добавление условий фильтра для предотвращения ложных прорывов, например, добавление условия объема
Соответственно сократить диапазон стоп-лосса для решения рыночных проблем.
Попробуйте внедрить алгоритмы машинного обучения для автоматической оптимизации параметров

Руководство по оптимизации

Добавьте фильтры на основе объема, чтобы избежать ошибочных сигналов во время сильных колебаний цен
Попробуйте заменить скользящие средние показателями, которые могут лучше сглаживать цены, например, адаптивный скользящий средний Кауфмана
Применение алгоритмов машинного обучения для автоматической оптимизации параметров для лучшей адаптации к текущим рыночным условиям
Включить индикаторы волатильности для оценки силы тренда, избегая ловушки на рыночных диапазонах

Заключение

В этой статье подробно проанализирована простая стратегия, основанная на многочасовых скользящих средних и Дончианском канале. Стратегия определяет направление тренда с использованием скользящих средних разной длины, с простыми и ясными принципами, которые легко реализовать. В то же время также обсуждаются преимущества, потенциальные риски и идеи будущей оптимизации. При глубоком понимании и правильной оптимизации я считаю, что эта стратегия может стать полезным инструментом для количественной торговли.

/*backtest
start: 2022-12-29 00:00:00
end: 2024-01-04 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Trend Following", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 10)

maxIdLossPcnt = input(1, "Max Intraday Loss(%)", type=float)
entryLong = false
entryShort = false

// strategy.risk.max_intraday_loss(maxIdLossPcnt, strategy.percent_of_equity)

if (close > highest(high[1], 20))
    strategy.entry("Long fast", strategy.long)
    entryLong = true
    

if (close < lowest(low[1], 20))
    strategy.entry("Short fast", strategy.short)
    entryShort = true
    
if (close > highest(high[1], 55))
    strategy.entry("Long slow", strategy.long)
    entryLong = true

if (close < lowest(low[1], 55))
    strategy.entry("Short slow", strategy.short)
    entryShort = true

len1 = input(21, minval=1, title="21 SMA")
src1 = input(close, title="21 SMA")
out1 = sma(src1, len1)
plot(out1, title="21 SMA", color= white)

len2 = input(50, minval=1, title="50 SMA")
src2 = input(close, title="50 SMA")
out2 = sma(src2, len2)
plot(out2, title="50 SMA", color= blue)

len3 = input(100, minval=1, title="100 SMA")
src3 = input(close, title="100 SMA")
out3 = sma(src3, len3)
plot(out3, title="100 SMA", color= orange)

len4 = input(200, minval=1, title="200 SMA")
src4 = input(close, title="200 SMA")
out4 = sma(src4, len4)
plot(out4, title="200 SMA", color= green)

Больше